用途：从多种输入源提取可直接用于文献综述的结构化主题信息，输出包含主题、关键词、核心问题三项。
主要能力：识别自然语言描述、图片、URL、文本文件、PDF、Word 及文件夹等输入类型；文件夹会递归扫描并合并 .md/.txt/.pdf 等核心材料。围绕三项任务输出：用一句话概括主题；提取 5-10 个英文标准术语作为关键词；提取 2-5 个具体研究问题或挑战。
使用方式：必需提供输入源（文件路径、URL、文件夹路径、图片路径或直接文本描述），可选指定输出格式 {输出格式}：text / yaml / json，默认 text。图片依赖 LLM 原生视觉能力；URL 优先使用网页读取工具，失败则请用户提供正文；文本、PDF、Word 直接读取。yaml/json 适合结构化衔接，topic 可喂给 research-literature-review，keywords 补充检索策略，core_questions 作为综述边界和纳排参考。
中间文件写入 ./.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/{skill名}/input|output|log/，同任务复用同一根目录，正式交付物不写入该目录。
限制：主题须含研究对象与核心问题或方法；关键词优先用标准检索术语；核心问题须具体。文件不存在、格式不支持、内容提取失败、URL 解析失败或图片语义不清时，需用户改路径、转换格式、手动提供文本、复制网页正文或补充描述。严禁直接修改用户本地已安装的 skill 源码；设计缺陷应通过 bensz-collect-bugs 记录到 ~/.bensz-skills/bugs/。具体安装方式与版本信息资料未提供。